Искусственный интеллект и машинное обучение

в СФУ · Красноярск

Год	БюджетПроходной балл на бюджетные места — сумма баллов последнего зачисленного в этом году.	ПлатноеПроходной балл на платные места в этом году.	Мест БЧисло бюджетных мест в этом году.	Мест ПЧисло платных мест в этом году.	Цена/год
2026	120	—	1	2	321 000 ₽

В аспирантуре по искусственному интеллекту и машинному обучению исследуют алгоритмы, которые извлекают закономерности из данных, строят прогнозы и поддерживают принятие решений. Диссертации могут быть посвящены глубокому и вероятностному обучению, компьютерному зрению, обработке текста, рекомендательным системам, обучению с подкреплением, интерпретируемости и устойчивости моделей. Аспиранты осваивают математическую статистику, оптимизацию, программирование, подготовку данных, вычисления на графических ускорителях, постановку экспериментов и оценку качества без утечки информации. СФУ объединяет информатику, математику и прикладные области крупного сибирского университета. Это создаёт условия для исследований, в которых алгоритм проверяется на содержательной задаче, а не только на стандартном наборе данных. Подготовка требует сравнения с базовыми методами, контроля смещений выборки, анализа ошибок и воспроизводимости кода. Отдельное внимание необходимо уделять защите данных, объяснимости решений и границам безопасного применения автоматизации. Программа подойдёт выпускникам информатики, прикладной математики и технических направлений с хорошей базой в вероятностях и программировании. Степень кандидата физико-математических наук позволяет строить карьеру исследователя, преподавать и руководить разработкой новых методов. На практике она подтверждает способность не просто обучить модель, а сформулировать научную новизну, провести корректное сравнение, объяснить ограничения результата и перенести алгоритм в реальную систему с контролируемым качеством.

Направление «Искусственный интеллект и машинное обучение» в аспирантуре готовит исследователей и разработчиков, способных создавать и совершенствовать интеллектуальные системы. Обучение фокусируется на теоретических основах и прикладных аспектах ИИ, включая алгоритмы обучения, нейронные сети, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Студенты изучают математические методы (статистика, оптимизация), программирование (Python, C++), работу с большими данными и распределёнными вычислениями. Ключевые дисциплины: глубокое обучение, вероятностные графические модели, обучение с подкреплением, обработка сигналов и байесовские методы. Выпускники получают навыки проектирования и реализации моделей машинного обучения, анализа данных, оценки и отладки систем ИИ, а также компетенции в научно-исследовательской деятельности и управлении проектами. Направление интересно своей междисциплинарностью и востребованностью в автоматизации, медицине, финансах, беспилотных технологиях и других сферах, где требуется интеллектуальная обработка данных.

Выпускники могут работать исследователями в области ИИ, инженерами машинного обучения, специалистами по глубокому обучению, аналитиками данных, разработчиками интеллектуальных систем. Карьерные перспективы включают должности в научно-исследовательских институтах (например, Институт искусственного интеллекта РАН), IT-компаниях (Яндекс, Сбер, VK), банках и финтехе, медицинских учреждениях, промышленных предприятиях. Рынок труда испытывает острый дефицит специалистов уровня PhD, что обеспечивает высокую востребованность и конкурентоспособную зарплату. Возможна академическая карьера (доцент, профессор) или работа в R&D-центрах крупных корпораций.